[发明专利]一种字印分析方法和装置

权利要求书

1.一种字印分析方法，其特征在于，包括：

建立字段检测模型和字符检测模型；

调用所述字段检测模型，对金饰的字印图像中的字段进行检测和识别，得到字段检测结果；

根据所述字段检测结果得到所述金饰的字印图像和字段图像；其中包括：根据所述字段检测结果，计算字段区域的最小外接矩形，将所述最小外接矩形的坐标作为字段坐标，得到字段位置；

根据所述字段坐标，依次确定所述字段的类别，进而判断所述字段的字印是否倒置；

若倒置，将金饰图像旋转180度，同时对字段坐标进行坐标变换；

计算多个所述字段区域的最上方、最下方、最左方和最右方的边界值；

根据所述最上方、最下方、最左方和最右方的边界值，确定字印坐标；其中包括：分别按照既定的外扩值对所述最上方、最下方、最左方和最右方的边界值进行外扩；

将外扩后的所述边界值与载体图像的界限值进行比较；若所述外扩后的边界值大于所述载体图像的界限值，以所述载体图像的界限值作为所述字印坐标；若所述外扩后的边界值小于所述载体图像的界限值，以所述外扩后的边界值作为所述字印坐标；

根据所述字印坐标确定字印位置；

根据所述字印位置和字段位置分别对所述字印和字段进行裁剪，得到相应的字印图像和字段图像；

调用所述字符检测模型，对所述字段图像进行检测，得到字符检测结果；

对所述字符检测结果进行后处理，得到字符区域和字符精细分割结果；

结合所述字符区域，对所述字印图像进行预处理，得到预处理后的所述字印图像；

结合所述预处理后的字印图像和所述字符精细分割结果，提取所述字符的特征，实现对所述字印的分析。

2.根据权利要求1所述的字印分析方法，其特征在于，所述建立字段检测模型和字符检测模型包括：

收集载体图像并对所述载体图像中的字段进行标注，并将对应的字段标注信息作为字段训练集；

根据所述字段标注信息从所述载体图像中裁剪出字段图像，并按照字段类型对所述字段图像进行归类；

对所述字段图像中的单个字符进行标注，并将对应的字符标注信息作为字符训练集；

基于所述字段训练集和所述字符训练集建立深度学习网络，经迭代学习训练，分别得到字段检测模型和字符检测模型。

3.根据权利要求1所述的字印分析方法，其特征在于，所述既定的外扩值为5～10个像素。

4.根据权利要求1所述的字印分析方法，其特征在于，所述后处理包括对所述字符检测结果进行误检去除和精细分割；

所述误检去除包括：

计算所述字符检测结果中字符区域的特征值；

将所述特征值和预设阈值进行比较，若所述特征值不满足所述预设阈值，剔除不满足所述预设阈值的所述字符区域；若所述特征值满足所述预设阈值，保留所述字符区域。

5.根据权利要求4所述的字印分析方法，其特征在于，所述误检去除还包括：

比较所述字符的检出数与所述字符的预设数；若所述检出数大于所述预设数，则存在误检；

计算检出的所述字符区域的面积，并根据所述面积对所述字符区域进行排序，保留所述面积最大的所述字符区域，去除误检的所述字符区域。

6.根据权利要求4所述的字印分析方法，其特征在于，所述特征值包括字符区域面积、字符区域像素点数、字符区域最小外界矩形的长度和宽度。

7.根据权利要求4所述的字印分析方法，其特征在于，所述精细分割包括：

根据字段内容，判断所述字段中是否存在相邻且相同的字符；

若存在所述相邻且相同的字符，根据已分割的字符宽度判断所述相邻且相同的字符是否存在未分割情况；

若存在所述未分割情况，计算单个字符的宽度，并根据所述单个字符的宽度计算所述字符区域中的字符坐标。